首页 > 分享 > 基于卷积神经网络的自然环境荔枝成熟度检测系统项目

基于卷积神经网络的自然环境荔枝成熟度检测系统项目

花匠小妙招
2025-09-25 01:39

1. 项目概况

1.1 背景和基础

1.1.1 项目背景

荔枝是中国南方的主要经济作物之一，种植面积广泛，果实的成熟度直接影响果农的收益和市场供需。然而，传统的荔枝成熟度检测方法主要依靠人工判断，既费时费力，又容易出现主观误差。随着农业自动化的发展，精准农业成为提升作物质量和减少资源浪费的关键，尤其在荔枝成熟期短且气候条件复杂的情况下，如何高效地检测和采摘成熟果实成为了一个迫切需要解决的问题。

近年来，使用深度学习和计算机视觉技术对果实成熟度进行自动化检测，不仅可以减少人力资源消耗，还能够提高检测精度，适应大规模种植园的实际需求。由于荔枝果实在不同成熟阶段表现出颜色、形状等视觉特征上的差异，基于图像处理和深度学习的目标检测方法成为研究热点。

1.1.2 已有工作基础

YOLO模型已被广泛应用于农业自动化项目，如果实检测、病虫害监测等。通过查找文献，发现该算法在苹果、草莓等作物的成熟度检测中取得了良好效果。

我们曾经收集过在植物工厂内的草莓数据，并对采集到图片进行三维点云的构建和和降噪处理以及采集自然条件下烟草的病虫害图片，并对图片进行降噪图像增强，并修改模型进行训练提升模型精度。尤其是YOLO系列模型在速度和精度上的平衡使其成为农业场景中目标检测的最优选择。YOLOv8引入了更先进的网络结构和优化策略，可以更有效地处理小物体检测、多尺度目标识别等挑战。在此基础上，我们对YOLOv8进行改进，增强其在自然环境下对荔枝成熟度检测的能力。

1.2 场景和价值

1.2.1 应用场景

荔枝成熟度检测系统在实际应用中具有广泛的场景覆盖，尤其是在荔枝果园的管理、供应链的优化以及农业自动化的推广等方面发挥着重要作用。在荔枝果园中，传统的果实成熟度检测大多依赖人工巡查，不仅耗时费力，而且容易受自然条件的影响，如光照、天气、果实被树叶遮挡等情况。人工检测的主观性也使得果实的成熟度判断存在误差，从而影响采摘时间和果实品质。针对这一问题，该检测系统通过无人机或地面机器人结合摄像头，能够在果园中进行高效的荔枝成熟度实时监控。无人机或机器人自动采集荔枝果实的图像，利用改进后的YOLOv8算法进行检测，系统能够精确识别果实的位置、成熟度等级等信息。这样的实时监测方式不仅提高了检测效率，而且能够覆盖大面积果园，为果农提供及时、准确的果实成熟度报告，从而帮助他们合理安排采摘时间，避免果实过早或过晚采摘的情况。

在荔枝采摘后，系统会自动生成成熟度分类报告，帮助果农根据果实的成熟度对其进行分级包装，适应不同的市场需求。比如，较成熟的果实可以优先投放本地市场，而那些成熟度较低的果实则可以用于远途运输，延长其保鲜时间。此外，通过该系统产生的成熟度数据，果农可以更加科学地制定销售策略，确保荔枝以最佳状态进入市场，减少库存浪费，提高经济效益。

同时，该检测系统还可以与自动采摘设备结合，形成一个智能化的采摘系统。当系统检测到果实达到特定成熟度时，自动触发机械臂或其他采摘设备进行精准采摘。这种自动化流程有效减少了人工参与的需求，降低了人力成本，并且通过精确识别成熟度确保采摘的果实处于最佳状态。此外，系统还可以根据不同区域的果实成熟度情况，实现分批采摘，从而在不同时间段分阶段采收成熟果实，进一步提升果园的产量与经济效益。

1.2.2 潜在价值

首先，该系统通过自动化、智能化手段有效解决了传统农业中依赖人工检测的效率低、成本高等问题，为果农带来了直接的经济效益。传统的荔枝成熟度判断依赖人工经验，不仅耗时，而且容易产生误判，导致果实采摘时间不准确，从而影响果实的品质和市场价值。通过引入成熟度自动检测系统，果园管理者可以依托技术手段做出更为科学的采摘决策，减少人工误差，提高果实品质，从而提升市场竞争力。这不仅减少了果农的劳动成本，同时提高了作物的收益率，助力农业生产方式的转型升级。

其次，该系统可以在供应链管理中发挥积极作用，推动果实从田间到市场的智能化流通。成熟度检测系统能够为荔枝进行分级管理，根据不同果实的成熟度，合理规划其运输和销售路径。这有助于优化物流资源，减少果实在运输和储存过程中因为过熟或不够成熟导致的损耗。通过对成熟度的精确检测和科学分类，农产品能够以更佳的品质和时效进入市场，消费者可以享受到更加优质的新鲜农产品。同时，这也有助于果农合理安排生产计划，减少因供需失衡引起的市场波动，稳定农产品价格，从而维护市场秩序，增强农产品的市场竞争力。

此外，该系统的推广还能够促进科技在农村地区的普及和应用，推动乡村振兴。通过技术下沉，农民可以通过使用智能系统提升其生产技术水平，降低种植风险，增强对市场变化的应对能力，进一步提升农业生产的整体效益。

1.3 所需支持

在项目的开发和训练过程中，需要大量的计算资源支持，特别是在深度学习模型的训练和优化阶段。YOLOv8作为一种复杂的深度学习目标检测模型，对高质量训练数据的依赖较大，模型的训练通常需要使用图形处理单元（GPU）或张量处理单元（TPU）等高性能计算设备。为了保证模型在合理的时间范围内完成训练，项目实施中需要获得本地的高性能计算集群支持，在处理大规模荔枝图像数据集时，可以保证高效的模型开发与测试进度。此外，模型的持续优化和调整也需要计算资源的长期支持，以便在后续版本中对算法进行迭代升级。

在图像数据采集阶段，需要考虑到荔枝在不同光照、天气条件下的外观变化以及不同生长阶段的果实样本，确保数据的多样性和代表性。在数据标注方面，需要大量高质量的标注数据支持。数据标注的工作量巨大且技术要求较高，以确保荔枝果实成熟度分类的准确性，这将直接影响模型的训练效果。为了实现高效的数据采集和标注，项目还可能需要借助相关的软件工具，提升数据标注的效率。

硬件设施的支持也是项目成功实施的关键。荔枝成熟度检测系统在实际应用中依赖无人机以及摄像头等设备进行图像采集和实时监测。这些硬件设备需要具备良好的耐用性和环境适应能力，以应对果园中的复杂自然环境，如强光、雨水、风等条件。为了确保系统的顺利部署和运行，项目需要采购并配置高分辨率的摄像设备，确保在不同光照条件下能够清晰捕捉荔枝果实的图像。

2. 项目规划

2.1 整体目标

本项目旨在通过改进的YOLOv8深度学习模型，对荔枝成熟度进行自动化检测与分类。通过分析图像数据集，构建和训练模型，项目团队希望实现一个高精度、实时的荔枝成熟度检测系统，以帮助农业领域提高生产效率，优化收获时机。整个系统通过模型的创新设计（如DCNv4模块）和技术优化（如数据预处理、参数调整等），在荔枝不同成熟阶段的分类上取得了显著的性能提升，并具备良好的实际应用潜力。

主要技术创新包括：引入YOLOv8的改进版（YOLOv8-C2f DCNv4），结合了先进的卷积结构，提升了图像目标检测的精度与效率。此外，项目还通过系统设计与接口优化，实现了系统的用户友好性和实时性，确保检测结果能够快速展示和导出。

2.2 概要设计

2.2.1 用户登录模块

用户登录模块在荔枝成熟度检测系统中通过身份验证机制确保了系统的安全性与用户体验。该模块采用基本的表单验证，通过用户名和密码进行身份认证，利用后端逻辑实现用户身份的实时验证。在技术实现上，模块可使用加密算法（如SHA-256）对用户密码进行存储和比对，保障数据安全。界面设计友好，包含文本输入框和登录按钮，用户提交信息后系统即时反馈登录状态，成功时将动态展示核心功能界面。

2.2.2 成熟度检测模块与数据管理模块的调用关系

成熟度检测模块负责图像处理和检测算法，而数据管理模块则负责存储和检索数据。成熟度检测模块需要调用数据管理模块来处理检测结果和历史数据。

在进行成熟度检测时，检测模块接收到用户上传的图像数据后，会进行分析并生成检测结果。为了存储这些检测结果，成熟度检测模块调用数据管理模块的方法，将结果存储到数据库中。同样，数据管理模块可以根据需要提供方法，如以获取历史检测数据供成熟度检测模块进行比较或分析。比如：用户上传图像后，成熟度检测模块调用 DetectionModule.detectMaturity(imageData) 进行检测，并调用DataManagement.storeResult(detectionResult) 存储结果。

2.2.3 预测功能与检测结果展示模块

为了提高用户体验，系统在图像上绘制检测到的目标，并提供清晰的标签和置信度信息。这一过程使用了 Pillow 的 ImageDraw 模块，用户能够直观地看到检测结果。

绘制过程：在检测到的目标上绘制红色矩形框，清楚地标识出荔枝的位置。在矩形框上方标注出目标的类别名称及其置信度，便于用户理解检测结果的可靠性。

表格展示：系统使用 pandas 库将检测结果整理成表格，提供用户一个清晰的结果视图。表格中包含每个检测目标的边界框坐标、置信度和类别。展示内容：列名包括 x1, y1, x2, y2（边界框坐标）、confidence（置信度）和 class（类别）。表格的最后一行显示模型的预测时间，便于用户了解检测的速度。

性能与预测时间统计：为了更直观观察模型性能，系统在进行推理时会记录时间，并将结果显示在检测结果表格中。此功能帮助用户理解系统的性能。

2.2.4 模块之间的调用关系示意图用户界面 (UI层)

用户与系统交互的入口。包括注册、登录、上传荔枝图像以及查看报告等功能。

业务逻辑层

系统的核心处理层，负责协调各功能模块之间的操作，处理用户请求，并调用相关模块执行具体任务。

用户管理模块

负责用户的注册、登录、注销及信息管理功能。

荔枝成熟度检测模块

通过分析用户上传的荔枝图像，对荔枝的成熟度（如未成熟、成熟等）进行识别。

统计与报告模块

收集检测数据，生成统计报告供用户查看。图1为模块之间的调用关系图。

图1：模块之间的调用关系

2.3 技术创新点

2.3.1 改进的yolov8模型

DCNv3（Deformable Convolutional Networks v3）是一种最新的深度学习卷积结构，相较于其前两代（DCNv1和DCNv2），在卷积过程中更灵活地对特征图上的空间信息进行建模。它主要用于目标检测、语义分割和实例分割等任务中，解决常规卷积难以适应物体形变的问题。

DCNv4：在多个关键方面超越了 DCNv3，显著提升了模型的性能和效率。首先，它取消了 DCNv3 中使用的 Softmax 正则化，将权重范围从 0-1 的限制解放，允许更灵活的动态权重分配。这增强了模型的表达能力，使其在处理复杂的特征和几何变形时更加高效。其次，DCNv4 的训练速度和收敛性能也有所提高，相比前代模型表现出更好的适应性。此外，通过优化稀疏计算操作和内存访问模式，DCNv4 实现了 GPU 上更高的计算效率，充分发挥了稀疏操作符的速度优势，特别适用于需要高计算密度的大规模视觉任务，如目标检测和语义分割。图2为DCNV4对比DCVN3在运行速度和收敛速度上的增强。

图2：DCNV4 对比 DCNV3 在运行速度何收敛速度上的增强

同时除了引入DCNV4卷积，还在传统的模型结构基础上增加了几层才C2f和SPPF模块，C2f（Cascade Convolution）模块被引入用于特征提取，提升了网络的特征学习能力。而SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fast）模块则用于增强模型在多尺度特征上的处理能力，这有助于提高模型在不同尺寸物体上的检测性能。图3为C2f-DCNV4结构。

图3：C2f-DCNV4结构图

通过多次上采样和卷积，生成 P3、P4、P5 三个检测输出。与传统YOLO保持一致，但此架构结合了C2f_DCNv4的新模块，使特征提取更高效，基于C2f结构和 DCNv4的融合创新。该模块结合了CSP结构的高效性和DCNv4的灵活性，增强了模型的表达能力和对复杂物体的检测效果。

3. 实施方案

3.1 技术可行性分析

3.1.1 YOLOv8与YOLOv8-C2f DCNV4对比

本实验旨在评估比较YOLOv8和YOLOv8-C2f DCNV4模型在荔枝成熟度目标检测任务上的性能，比较它们的优劣。为了保证实验结果的对比性，我们使用统一的数据集和相同的训练条件，并采用mAP作为主要评价指标，全面评估模型性能。

3.1.2 实验结果分析

YOLOv8和YOLOv8-C2f DCNV4混淆矩阵如图所示（图4为yolov8的混淆矩阵，图5为yolov8-C2f DCNV4的混淆矩阵），为改进后的模型在主要类别的分类准确率上得到了显著提升，尤其是Immature fruit和Bloom类别。

背景与目标物体的误判减少，表明模型的感知能力增强。误判比例的细微变化（如 immature 和 green fruit 之间）显示出这两个类别间仍存在挑战，但模型的整体趋势在向好的方向发展。

图4：yolov8的混淆矩阵

图5：yolov8-C2f DCNV4的混淆矩阵

YOLOv8和YOLOv8-C2f DCNV4混淆矩阵结果对比如表1所示。

表1 结果对比

Table 1 Comparison of results

名称

YOLOv8-C2f DCNV4

YOLOv8

mAP 0.5

0.919

0.904

mAP 0.75

0.781

0.771

DCNV4（在YOLOv8-C2f DCNV4中使用的技术）相较于原版YOLOv8模型在检测精度上取得了显著进步。具体来说：

在mAP 0.5指标上：DCNV4的引入使得YOLOv8-C2f DCNV4在IoU阈值为0.5时的平均精度（mAP 0.5）达到了0.919，相较于原版YOLOv8的0.904，提升了0.015。这表明在一般的检测任务中，DCNV4结构有效提升了模型的检测精度，使得模型能够更准确地识别并定位目标。

在mAP 0.75指标上：在更为严格的评估标准下（IoU阈值为0.75），YOLOv8-C2f DCNV4同样表现出色，其mAP 0.75达到了0.781，相较于原版YOLOv8的0.771，提升了0.010。这一提升证明了即使在要求检测框与真实框高度重叠的严格条件下，DCNV4结构也能帮助模型保持较高的检测精度。

综上所述，DCNV4的引入显著增强了YOLOv8模型的检测能力，不仅在一般检测任务中表现出色，在更严格的检测条件下也保持了良好的性能提升。这表明DCNV4结构在提升模型检测精度和鲁棒性方面发挥了重要作用。YOLOv8的优秀表现可能得益于其先进的网络架构设计，包括更多的层和参数，这些都有助于提高模型对细节的捕捉能力。

3.2 技术细节

3.2.1 数据集介绍

为能够适应复杂条件下准确识别荔枝，本研究中采用的数据集由来自百度飞桨的多个数据集，并进行了筛选，最终构建了一个包含1,005张图像的荔枝成熟度数据集。数据集被划分为817张训练图像、80张验证图像和108张测试图像，这样的划分能确保模型在未见过的数据上进行有效测试和验证。图6为部分荔枝图像。

图6：部分荔枝图像

3.2.2 数据预处理

在预处理阶段，所有图像首先需进行自动方向校正，确保图像的一致性，并且剥离可能导致处理混淆的EXIF方向信息。此外为适配模型输入要求，每张图片都被拉伸至640×640像素的分辨率，尽管这种方法可能会改变图像中对象的比例，但它简化了模型架构，所有输入图像的大小一致，这对于运用卷积神经网络进行训练学习是非常必要的。

3.2.3 数据标签和类别

数据集中的荔枝图像被标注为以下几个类别：

花期（bloom）：此时尚未形成果实，是荔枝结果的起始阶段。幼果（green）：此阶段的果实尚未发育完全，口感酸涩，不能直接食用。青果（immature）：果皮变硬，甜度增加但未达最佳状态，可用于提前采摘或加工。成熟果（ripe）：此时为最佳采摘期，果肉柔软香甜，适合生食。

3 模型搭建与训练

3.3.1 实验环境配置

实验软硬件环境如表2所示。

表 2 实验环境配置

Table 2 Experiment environment configuration

配置

内容

CPU

Intel Xeon Processor (Skylake, IBRS)

内存

32GB

GPU

Tesla T4

CUDA

12.2

Ubuntu

框架

PyTorch2.2.1

Python version

3.8.15

3.3.2 超参数设置

本实验基于PyTorch深度学习框架，选取YOLOv8网络模型，并设置相同超参数进行对比实验，表3为超参数及其设置说明。

表 3 超参数

Table 3 Hyperparameter

超参数

设置

说明

lr01）

0.01

决定了模型权重调整的步长大小，有助于训练初期快速收敛

lrf2）

0.01

控制训练过程中学习率的降低速度，有助于训练后期模型的细致调整

momentum3）

0.937

加速模型在正确方向上的学习，减少震荡，加快收敛速度

weigh_decay4）

0.0005

防止过拟合，通过在损失函数中添加正则项减少模型复杂度

warm_epochs5）

3.0

初始几个周期内以较低的学习率开始训练，逐渐增加到预定学习率。

batch6）

每次迭代训练中输入模型的样本数，影响GPU内存使用和模型性能。

imgsz7）

640

模型接受的输入图像的尺寸，影响模型的识别能力和计算负担。

注：1）学习率；2）学习率衰减；3）动量；4）权重衰减；5）热身训练周期；6）批量大小；7）输入图像大小。

3.4 详细设计

3.4.1 操作流程

用户登录:系统要求用户在进入检测功能前通过用户名和密码进行验证。只有授权用户才能访问检测模块，确保数据和功能的安全性。也可按需添加新用户。图7为用户登录界面。

图7：用户登录界面

荔枝成熟度介绍：在导航栏的“荔枝成熟度介绍”界面，用户可以浏览关于荔枝不同成熟阶段的详细信息。系统展示了四个阶段（花期、幼果、青果、成熟果），并通过文字描述和示例图片帮助用户理解每个阶段的特征。图8为荔枝成熟度介绍界面。

图8：荔枝成熟度介绍界面

成熟度识别：

上传图片：用户可进入检测界面上传待检测的荔枝图片。系统支持常见图片格式，如JPEG和PNG。图9为荔枝图片上传界面。选择模型权重：用户从多个YOLOv8模型权重中选择一种，根据具体任务需求选择不同模型，以获得最佳检测效果。模型选择可以选择本文已经训练好的YOLOv8及YOLOv8-DCNV4模型，也可自定义选择其他模型pt文件。执行检测：点击“开始检测”按钮后，系统会调用所选YOLOv8模型，对上传的荔枝图片进行处理。模型会识别图片中的荔枝并将其分类为“花期”、“幼果”、“青果”或“成熟果”图10为荔枝成熟度检测界面。

图9：荔枝图片上传界面

图10：荔枝成熟度检测界面

数据收集：运行后可以实时观测到检测结果。也可选择导出检测结果，以csv文件存储。图11为导出的csv文件。

图11：导出的csv文件

3.5 关键问题实现

在项目实施过程中，我们遇到并成功解决了几个核心问题，主要集中在模型修改和接口搭建这两大方面。以下是针对这些难题的详细说明以及具体的技术解决案。

3.5.1 模型修改问题的解决

荔枝成熟度检测需要针对现有YOLOv8模型进行定制化修改，以适应特定的检测需求。主要难点在于以下几个方面：

模型结构调整：原始YOLOv8网络需要根据不同的荔枝状态进行微调，包括输出层适配四分类任务（花期、幼果、青果、成熟果）。通过定制模型结构，使其具备细粒度检测能力。数据集不足的挑战：荔枝图像数据量较少且类别不均衡，我们采用数据增强技术（如翻转、颜色扰动等）扩展数据集，并通过迁移学习使用预训练模型，缩短训练时间。模型的选择：在小目标领域有许多前沿的模块，我们通过不断实验，选择出训练效果最佳的模型并予以改进超参数优化：在训练过程中，通过调整学习率、训练批次大小等关键参数，使用网格搜索方法确定最优超参数组合，保证模型的收敛和稳定性。 3.5.2 接口搭建与系统集成的解决方案

在接口搭建方面，挑战主要在于如何将深度学习模型高效集成至应用系统，同时保证用户体验与系统安全性。为此，我们实施了以下策略：

Gradio框架的使用：我们选择了Gradio搭建前端界面，简化了用户上传图像和查看检测结果的流程，并确保了实时交互性。Gradio提供了模块化设计，支持快速迭代开发和部署。异步处理提升性能：为了避免大图片或复杂任务导致的界面卡顿，我们使用异步任务队列（如Celery），使预测任务在后台执行，前端不会长时间阻塞。用户登录与权限控制：在系统中，我们引入了用户身份验证机制，只有经过身份验证的用户才能访问检测模块。采用基本的用户名密码验证，确保系统安全性。RESTful API设计：我们构建了符合RESTful规范的API，使模型服务具备可扩展性和良好的维护性。此外，所有请求和响应均采用JSON格式，以提升数据交互效率。异常处理与默认值：为保证系统的稳定性，我们添加了文件路径检查和异常处理逻辑，如未找到图像文件时使用占位图片，避免系统崩溃。